KDDI/KDDI研究所におけるビッグデータ関連の取組

株式会社ＫＤＤＩ研究所
グリーン・クラウド部門
杉山敬三

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九州ICT広域連携シンポジウム2012

平成24年12月6日

第一部 Big Data2

データトラフィックの急増 (日本)
22277

２００倍に10年間で（2007-2017年）
北米では5年間で35倍に
2009-2014年
50X
45X

100
2007

40X

1564
2012

2017

35X
30X

出典：情通審（携帯電話等周波数有効利用方策委員会、2008年12月）

25X
20X
15X
10X
5X
0X
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 20173

日本では5年間で15倍に2009-2014年
3ライフログの適用領域何を買ったか？

何に乗ったか？
ログ

何をしなければならないか？

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どこへ行ったか？

「Big Data」とは？
Wikipedia：
・ 通常のデータベース管理ツールなどで取り扱う事が困難なほど巨大な大きさのデータの集まり（構造化データ+半構造化データ+非構造化データ）

例）例）伝票レシート例）
Web画面

ビデオ

音声

日本IBM HPから：
例えば、• ICタグなどのセンサー• ソーシャル・メディアに掲載された投稿• インターネット上に保存されたデジタル写真やビデオ• オンライン購入の処理レコード• 携帯電話のGPS信号など、さまざまなソースから生成されるデータ。
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テキスト「Big Data」とは？
これまでも、巨大なデータの分析は行われてきた：例） 衛星センシング情報、 ゲノム情報、 大規模小売店のPOSデータ•

分析にコストがかかるため、分析対象は限定的（要するにかなりの利益が見込める領域のみ）

近年• 蓄積や分析のコストが急低下した• ハードディスクの大容量化に伴い蓄積ビット単価の急低下• Hadoopなどの新しい分析基盤技術の登場• 通信（特に携帯電話）技術の発達によるデータの急増• ネット上のWebデータをクロールすれば誰でも「ビッグデータ」を持てる••
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HW的には、ちょいと思い立てば分析できる状況に「ビッグデータ」がはやり言葉に、、、
でも、実際に分析技術を持つ専門家「データサイエンティスト」が不足し、一般企業では活用が進まない状況にHadoop vs. グリッドコンピューティング 共通点： 多数のサーバでクラスタを構成し、スケールアウトにより性能アップ
 相違点： ストレージに対する考え方

ストレージ特長

用途

Hadoop

ローカルHDD（分散）

読込性能

テキスト検索
データ集計

グリッド

SAN
（共有）

演算性能シミュレーション
科学計算 Hadoopが提供するのは、信頼性の高い
 共有ストレージ (HDFS)

 分析システム (MapReduce) データを演算ノードに合わせて配置
 Shared-Nothingアーキテクチャ

 MapReduce の得意分野
 書き出しは１度で、読み込みは何度も行われる用途

7 データ量が[1TB]以上ならアドバンテージが大きい

障害に対するリカバリを MapReduce が制御

2012/9/25

データマイニングとはデータの中から隠れた役に立つ知識を取り出す技術
クラスタリング

予測

類似したデータの集まりは？

次に発生しそうなデータは？

相関分析？

同時に発生しやすいデータは？とデータはどのカテゴリ？

は一緒に買われやすいマイニングプロセスの例
データ8分類

データ変換

変数選択

ルール
学習

ノイズ除去

モデル
選択モデル
学習

分類
予測など

仮説検証の繰り返しにより、精度向上
8Big Dataの付加価値が高い産業
マッキンゼーでは幾つかの産業を「Big Dataの付加価値が高い産業」として指摘している すでに利用が進み、高い生産性成長のある産業：情報、コンピューター・エレクトロニクス（紺色） 現在の生産性はやや低いが、Big Dataによる付加価値が大きいと見られる産業：

金融・保険、政府（灰色） 国際競争がないため生産性成長が現在は低いが、Big Dataの活用の付加価値が大きいと見られる産業： 不動産、医療・ヘルスケア、小売（青色） 国際競争の大きい産業は、Big Dataの活用有無にかかわらず、高い生産性をすでに実現している：
製造、卸売、プロフェッショナル・サービス（水色）Big Dataの適合エリア＊バブルの大きさは産業規模を示す

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出典： McKinsey Global Institute通信ログ活用の現状
通信会社は、
 法的対応(捜査機関への対応など)のために、各種通信の利用ログ(通信ログ)を一定期間保存する義務がある
 一方で、通信ログを通信会社としての本来の業務以外の目的に利用することは原則できない(憲法で定める「通信の秘密」を守る義務がある)

KDDIにおいても現状は下記の目的に限定して利用
 課金
 法的対応 通信品質改善

10諸外国の状況
欧米では、通信ログも匿名化すれば統計等に利用可能

米国（ベライゾン、AT&T等）
 匿名化のもとで統計データに利用することを、プライバシーポリシーに明記
 マーケティング目的の場合については、内容によってはOpt-inを取ること、またユーザの拒否権(Opt-out)も明記

欧州（BT、ボーダフォン等）
 匿名化のもとで統計データに利用することを、プライバシーポリシーに明記
 マーケティング目的については、Opt-outの権利を明記

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第二部 M2M

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ＡＲＰＵ

M2Mの主な分野
潜在市場規模（２０１３年予測）

出展：矢野経済、ＴＳＲ、富士経済、国土交通省

運行管理
２６万
レンタカー
リースなど
通信カーナビ

２０万
車載ナビ
ＰＮＤなど

ハンディターミナル

７０万
絶縁監視４２万
漏電監視など

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情報照会
音声通話

乗用車
商用車

産業機器

１８７万
工作機械
建機など

エレベータ
監視

４５万
緊急通報
遠隔監視

自動販売機

１，０００万プローブ
ＣＡＮ
地図更新など複写機（ＭＦＰ、ＬＢＰ）

２８５万
トナー監視
故障検知

エネルギー
（電力・ガス・水道）

１，３００万遠隔検針
開閉・監視など

警備・セキュリティ

２５８万
在庫管理
決済・認証など

３００万
機械警備、位置監視
ホームセキュリティなど

台数

M2M標準化領域
Ｍ２Ｍの相互接続性を高め、市場拡大を加速するために、Ｍ２Ｍのビジネス形態に応じた各レイヤでの標準化が重要。特に、サービスプラットフォーム、コアネットワーク、ゲートウェイを中心に活動。

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標準化組織の概観
デバイス側
M2M Device/GW

ネットワーク/クラウド側

M2M Applications

M2M Applications

M2M
Service
Capabilities(Middleware)②• モジュール・アンテ
ナ等のデバイス実装
ガイドラインの策定• 組み込みSIMに関する検討①oneM2MM2M Service Capabilities(Middleware)

アプリ共通で必要となるミドルウェア機能及びそのAPIの策定③Communication modules
Core Network Connection

M2Mユースケースに適したコアネットワークアーキ
テクチャの再検討

CoreNetwork B

Core NetworkA④
WAN接続機能の無いデバイスをWAN側からコントロールするためのゲートウェイ、ルーティング機能等の策定

Phone

VehicleHome/building

BAN

⑤
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省電力・近距離無線技術の策定”WSAN”

KDDI商用車用テレマティクスサービス
お客様事例「みまもりくんオンラインサービス」のシステム構成例
au携帯電話によるデータ通信宅配サービス例

貨物追跡・車両位置管理システム例

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気象センサインフラ「ソラテナ」•

全国3000か所の基地局で1分間隔※で気象センシング•

2011/6にウェザーニューズ社とサービス開始(現在はauユーザ向けサービスとして展開中)

 リアルタイム・ピンポイント・高密度な気象情報を提供(＞＞アメダス：全国1300か所、10-60分毎に観測)

Data Center• Sunlight• Atmosphericpressure• Humidity• Temperature• Ultraviolet• Rainfall※データ送信は10~15分おき

Weather sensor data

3000 基地局
現状サービス(基地局センサが体感気象をつぶやく)

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ＷiＭＡＸ適用スマートメータ① WiMAXの電波伝搬試験③ 実運用をサポートする機能の検証

擬似メータ

WiMAX

WiMAX基地局
迂回通信の機能②

複数トラフィックでのデータ伝送試験

ZigBee,特定小電力無線など

・・・・・・

ハンディターミナル ハンディターミナルとの直接通信機能
検証用
サーバ

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※③の機能を実現するため、複数インターフェイスを備えた擬似メータを製作

ZigBee,特定小電力無線など
擬似メータ

WiMAX

ZigBee,特定小電力無線など

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エコビトとらいある
アドバイス生成・見える化クラウド

特色ある生活支援アドバイス
特長1（計測データより）

ユーザ固有情報
電力使用情報
（高精細）

×

気候風土

住居形態

世帯構成

保有家電

エネルギーライフステージ

×ノウハウ（アドバイス）（家電）※子供の成長に沿った消費量変化

インターネット＝生活行動を基にした電力量の分析に基づくアドバイス
特長2（保有機器より）豊富な家電機器のデータベースをもとにした多彩なアドバイス
特長3（ライフステージより）お子さまの成長（幼稚園/小学校/中学校/高校）を加味したアドバイス

宅内への設置機器
分電盤②電力量センサー（タップ式）WiFi

お使いのルータ

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③CUBE

見える化

||

①電力量センサー||

ユーザ固有 アドバイス
月イチ

マルチデバイス（PC・スマフォ）

センサデータの分析：移動状態推定
 技術シーズ：移動状態推定技術
 ケータイ上のセンサ（加速度、GPS）で７種類の移動状態を推定（走行、歩行、自転車、停止、自動車、バス、電車） 日常生活での推定精度・消費電力を実証
 被験者20人による１か月間の試験
 省電力設計のアプリケーションにより９３％の稼働率を達成
 推定精度は、歩行８３％、自動車８１％、電車６５％

 応用
 ユーザセグメンテーションの高度化
 利便性、安心感をもたらす様々なサービスの提供

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スポーツのサポート

子供がスクールバスに乗ったら、母親に通知

自動車に乗ったら助手席ナビを自動的に起動

すき間通信21



Ｍ２Ｍ通信の混雑を避ける技術



統計的手法により、ネットワークの「すきま」が多い時間に自己の通信需要を誘導

日・週・月などの単位でまとまった通信をするアプリケーション向けに、スムースな伝送を確保

同時に、ネットワーク負荷を平準化できることを担保
 料金施策（相対タリフ）への反映など

センサデバイス管理技術
 スマートフォンをゲートウェイとして、ヘルスセンサやテレマティクス機器等の初期接続設定、プロビ、デバイス管理を実施する技術22

au基地局向けトライブリッド電力制御方式
商用電力

日中は太陽光と蓄電池の電力を利用し、商用電力を極力利用しない時間帯により3つの電力を使い分け、消費電力の削減と安価な深夜電力を活用

使用電力

機器消費電力深夜電力で蓄電池に充電

0時

～7時

深夜電力時間帯

太陽光発電電力

日没後は商用と蓄電池の電力を利用

蓄電池電力

正午

通信局舎、データセン
ター、スマートハウス
への活用も検討23時～

深夜電力時間帯

20～30％削減を達成
消費電力

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従来基地局

トライブリッド方式基地局

スマートフォン-車連携① 携帯とナビの連携(画面転送)
USB等のケーブル接続からWiFi等でワイヤレス接続へ

The
Internet

WiFi等

①

EVDO等

②

遠隔携帯操作

 車載機でのパネルタッチにより携帯を遠隔操作②

 スマートフォン画面を車載ディスプレイへ出力
 車載ディスプレイからスマートフォンを遠隔操作
 既存のスマートフォンのWiFiを利用可
24 車内でスマートフォンをワイヤレス充電

車で通信し消費した電力をワイヤレス充
③
電で補完

まとめ

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25

ビッグデータがもたらす豊かな社会
都市計画、防災計画
情報提供サービス

個人情報を保護しつつ広く社会で有効活用するための指針策定

買い物／自動車

異業種・異分野のBig Data相互活用
フレームワーク

出勤／電車

自宅

知識レイヤ

職場

自宅

お出かけ先

職場

情報レイヤ
避難指示

データレイヤ

インフラデータ

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センサデータ ソーシャルメディア

価値創造・社会発展に向けたBig Data基盤構築
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